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基于生成式对抗网络的民族扎染数据增强及其风格迁移应用研究

发布时间:2022-08-23 13:38
  民族文化是传播各个民族精神的重要途径,它同民族语言一样对人类的生产生活有重要意义。扎染是民族文化元素的组成部分,由于采集地域性限制和传承困难等因素正面临数据稀缺、应用研究不便等问题。另外,部分扎染艺术设计对民族元素的应用流于形式,从而导致民族风格的创作未能满足实际需求,缺少使用价值,不利于民族扎染元素的继承和发展。本文主要针对民族扎染元素数据量缺乏、创作实用性较低的问题进行民族扎染数据增强与风格迁移的技术研究。实验所选用的数据集来自民族文化采集项目共2500件,经过统一处理和筛选可作为样本集的共有129件规格化扎染元素图像,具体的工作内容和结果如下:(1)提出一种基于民族扎染图像特征作为约束规则的生成式对抗网络数据增强模型。模型采用卷积网络提取到图像基本纹理特征并输入到生成式对抗网络中,优化了网络结构使得生成器在约束规则的影响下生成带有民族扎染元素纹理特征的图像,改进后的模型效率得到显著提高。实验保留了迭代次数1000到100000次的效果,选用图像质量评价指标和人眼判别对生成图像进行检测。实验结果表明第80000次迭代所生成的图像符合扎染元素特征。最终实验获得1290件达到图像基准的... 

【文章页数】:66 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 民族元素发展研究现状
        1.2.2 图像数据增强方法研究现状
        1.2.3 图像风格迁移方法研究现状
        1.2.4 生成式对抗网络研究现状
        1.2.5 研究现状小结
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文组织结构
第二章 民族扎染图像数据增强与风格迁移研究框架
    2.1 民族扎染图像数据增强与风格迁移问题描述
    2.2 民族扎染图像应用研究任务与方法
        2.2.1 构造数据集与数据可视化处理
        2.2.2 民族扎染图像数据增强方法
        2.2.3 民族扎染图像风格迁移方法
        2.2.4 民族扎染图像应用原型系统结构设计
    2.3 民族扎染图像研究内容关系及技术路线
    2.4 本章小结
第三章 民族扎染图像数据增强研究与改进
    3.1 生成式对抗网络基础理论
        3.1.1 生成式对抗网络起源与发展
        3.1.2 生成式对抗网络基本原理
    3.2 约束规则的条件生成式对抗网络研究与改进
        3.2.1 卷积提取图像特征作为约束规则
        3.2.2 改进的带有约束规则的生成式对抗网络算法
    3.3 实验与结果
        3.3.1 图像提取与可视化实验
        3.3.2 建立的特征约束规则条件生成式对抗网络模型
        3.3.3 数据增强输出图像样例
        3.3.4 损失函数变化
        3.3.5 改进算法迭代过程
    3.4 实验分析
        3.4.1 基于纹理特征的生成图像分析
        3.4.2 人眼判别与检测
        3.4.3 改进的生成式对抗网络分析
    3.5 本章小结
第四章 民族扎染图像风格迁移算法研究
    4.1 风格迁移算法理论分析
        4.1.1 条件生成式对抗网络的风格迁移
        4.1.2 循环一致性生成式对抗网络的风格迁移
    4.2 民族扎染图像风格迁移算法
        4.2.1 民族扎染图像风格迁移算法模型设计
        4.2.2 民族扎染图像风格迁移算法边缘改进
    4.3 实验结果与分析
        4.3.1 风格迁移改进结果对比
        4.3.2 风格迁移实验分析
    4.4 本章小结
第五章 民族扎染图像数据增强与风格迁移原型系统
    5.1 系统架构
    5.2 系统部署
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录


【参考文献】:
期刊论文
[1]前景与背景分离的图像风格迁移系统设计与实现[J]. 陈超.  信息通信. 2019(04)
[2]基于条件生成式对抗网络的数据增强方法[J]. 陈文兵,管正雄,陈允杰.  计算机应用. 2018(11)
[3]3D建模在数据增强中的应用研究[J]. 范峰,曹文馨,向征.  无线互联科技. 2018(15)
[4]平面艺术设计中的中国民族元素与国际潮流的融合[J]. 王欢.  中小企业管理与科技(下旬刊). 2018(07)
[5]基于深度学习的图像风格迁移研究综述[J]. 陈淑環,韦玉科,徐乐,董晓华,温坤哲.  计算机应用研究. 2019(08)
[6]民族元素在艺术设计中的创新应用[J]. 何沙.  住宅与房地产. 2018(16)
[7]数码印花图案设计技术研究[J]. 罗桂兰.  印染助剂. 2017(08)
[8]生成式对抗网络GAN的研究进展与展望[J]. 王坤峰,苟超,段艳杰,林懿伦,郑心湖,王飞跃.  自动化学报. 2017(03)
[9]论现代艺术设计发展的新趋势[J]. 曾月明.  艺术科技. 2016(12)
[10]公共艺术中传统民族元素的应用[J]. 张丽.  大众文艺. 2016(08)

硕士论文
[1]基于对抗生成网络的古籍文献图像修复技术应用研究[D]. 胡中泽.中央民族大学 2018



本文编号:3677862

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